$PI 主页更新内容总结：

1. Проектные背景 и цели

- Узлы Pi изначально предназначались для защиты блокчейн-учетной книги, но сама книга энергоэффективна, и вычислительные ресурсы множества узлов не используются полностью.
- Проект ставит целью объединить эти неиспользуемые вычислительные мощности для поддержки сторонних (например, AI обучения) распределённых вычислительных задач, операторы узлов могут получать криптовалюту в качестве вознаграждения.
- Основные решаемые проблемы:
- Ограничения централизованных вычислений: такие как ограничения дата-центров, концентрация энергопотребления, глобальные узкие места в состоянии.
- Взрывной рост требований к вычислительным ресурсам, управляемым AI: расширение AI экономики требует невиданных ранее мощностей, а распределённые сети могут объединять неиспользуемые ресурсы.

2. Преимущества сети Pi

- Сам Pi — это распределённая сеть, насчитывающая более 421 000 узлов (свыше 1 миллиона CPU), обладающая базой для распределённых вычислений.
- Миллионы пользователей с KYC-активацией могут участвовать, предоставляя рабочие ресурсы для AI обучения и получая вознаграждение, а также предоставляя уникальные личные входные ресурсы.

3. Исследование кейса OpenMind

- OpenMind — проект по разработке операционной системы AI и открытого протокола, требующий больших вычислительных мощностей для обучения моделей.
- Для проверки возможности распределённых вычислений Pi, OpenMind разработал контейнер, который делится с добровольными операторами узлов Pi и запускается на их машинах.
- Через контейнер отправляются задачи распознавания изображений, используя вычислительные мощности узлов Pi для обнаружения объектов на изображениях (например, автомобилей, пешеходов, велосипедов).

4. Результаты тестирования (доказательство концепции)

- В тестировании участвовали 7 добровольных операторов узлов Pi, успешно запущена цепочка распределённых процессов от начала до конца.
- Задачи были правильно отправлены и выполнены, результаты распознавания возвращались в течение 4 секунд, точность обнаружения объектов высокая, что подтвердило надёжность распределённой трансляции и пути возврата результатов.
- Доказано, что узлы Pi могут выполнять сторонние вычислительные задачи, не связанные с блокчейном, и возвращать значимые результаты.

5. Перспективы на будущее

- Распределённое обучение AI всё ещё находится на стадии исследований, требуется больше исследований по переходу от централизованных к распределённым системам.
- Утилиты узлов Pi закладывают основу для будущего блокчейна и AI, позволяя индивидуальным участникам участвовать в AI-управляемом производстве и получать справедливое распределение.